Этот проект начинался с трех ноутбуков, установленных прямо в больнице. Его цель — успеть увидеть среди потока медицинской информации опасные сигналы, недоступные взгляду врача, и сохранить тем самым жизни детей. Платформа Artemis и программное обеспечение InfoSphere Streams от IBM позволяют выявить угрозу на ранней стадии и начать лечение до того, как болезнь проявит себя.
Приборы для мониторинга состояния больных используются давно и повсеместно. Сердцебиение, дыхание, температура и другие жизненно важные показатели — всё это постоянно отображается на табло в реальном времени, а наблюдающие врачи регулярно снимают показания и намечают план дальнейших действий. Но только в 2009 году кому-то из исследователей пришла в голову мысль о том, что медицинские мониторы используются недостаточно эффективно. А реализация пришла и того позже: о первых ярких результатах мир узнал лишь в конце этого года.
Показательно: мысль о том, что из данных, поступающих с медицинских мониторов, можно выжать куда больше пользы, чем считалось, пришла в голову не медику. Кэролин Макгрегор, которая первой задумалась о том, что можно сделать с медицинскими мониторами, в прошлом консультировала банки и предприятия розничной торговли по вопросам «больших данных». Когда врач показал ей записи, где были отмечены ежечасные показатели сердечного ритма, дыхания и кислорода в крови пациента, Кэролин, привыкшая анализировать большие выборки и находить закономерности, задумалась: а почему нельзя сохранять все возможные данные? Ведь мониторы работают непрерывно, генерируя огромное количество ценной информации. Просто грешно собирать её со столь редкими интервалами — ведь, возможно, многие важные сигналы попросту теряются.
Макгрегор, работавшая к тому времени на исследовательской кафедре медицинской информатики технологического института Онтарио, взяла на рассмотрение одну из самых хрупких и уязвимых групп — маленьких пациентов отделения интенсивной терапии новорожденных, родившихся раньше положенного срока. Это дети с высоким риском заражения, чрезвычайно чувствительные к любой инфекции и неспособные противостоять болезни самостоятельно. Заболевания развиваются у 20% таких малышей, и около 18% из них заканчиваются гибелью ребенка. Неонатологи отслеживают угрозу вручную или с помощью больничного оборудования, но зачастую этого недостаточно, чтобы заметить начало болезни вовремя. Макгрегор и Эндрю Джеймс, главный врач отделения интенсивной терапии больницы в Торонто, разработали алгоритм, который находит в потоке данных с медицинских мониторов характерные признаки болезни ещё до того, как клиническая картина станет очевидной для специалистов.
Болезнь не начинается с одного внятного предупреждающего знака. Вместо этого постепенно развиваются незаметные, но характерные тенденции. Так, например, когда дети заражаются, меняются картины их сердечных ритмов. Сначала эти вариации незначительны, поэтому периодическая фиксация состояния младенца ни о чём не говорит даже самому квалифицированному врачу. Но система делает 1 200 измерений ежесекундно. Этого достаточно для того, чтобы спохватиться на пару суток раньше. И это немало, хотя не предел.
Больница в Торонто использует алгоритмы на основе Streamed Programming Language (SPL) – языка программирования, разработанного IBM для выполнения действий InfoSphere Streams – передовой вычислительной платформы для анализа «больших данных». Инструкции алгоритма запускают аналитический процесс и формируют новый поток информации, где присутствует прогноз состояния пациента. Помимо этого, платформа Artemis (названная, кстати, в честь Артемиды – древнегреческой богини, которая защищала младенцев и женщин детородного возраста) обеспечивает в реальном времени клинические оповещения о состоянии ребенка. А значит, врачу доступна комплексная оценка состояния маленького пациента, и он может назначить правильный тип ухода и лечения.
Медицинская сфера консервативна. Первая в своём роде вычислительная платформа для сбора и анализа данных с медицинских мониторов, способная предупредить персонал об угрозе до того, как появятся клинические признаки болезни, пока не может стать доступной повсеместно. Кроме того, врачи обязаны совмещать её использование с классической клинической практикой. Но несомненная эффективность решения обещает, что после долгого тестирования «большие данные» станут ценным инструментом в руках врачей.